发明专利 已授权

一种移动边缘协作缓存的异步联邦深度学习方法及系统

📄 申请号:CN202410385467.6 📄 发布日:2026/05/07

著录项目信息

申请日
2024-04-01
公开号
CN117979259B
公开日
2024-06-28
申请人
华东交通大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

移动边缘计算网络, 内容分发与缓存, 分布式模型训练, 智能网络优化, 无线通信系统

摘要

本发明提出一种移动边缘协作缓存的异步联邦深度学习方法及系统,该方法包括:搭建包括宏基站、若干辆车辆以及若干个路边单元的通信场景模型整体框架并确定预设请求规则;获取受欢迎内容数据,进行预处理后生成用户评分矩阵;构建条件变分自动编码和生成对抗网络模型,使用该模型对用户评分矩阵进行训练得到预测受欢迎内容;根据Z‑score方法聚合车辆的局部模型,以得到权重更新后的全局模型;在该全局模型,使用Zipf模型从预测受欢迎内容中选取受欢迎程度前Fc个内容;使用A3C算法对受欢迎程度前Fc个内容协同缓存至适当的车辆和路边单元中。本发明能够解决现有的异步联邦学习方法存在精准度和安全性不足的问题。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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